如何避免线程池中的线程阻塞？

为了避免线程池中的线程阻塞，我们可以采用以下两种方法：

1.合理设置线程池的大小。线程池中线程的数量应该根据任务的类型和系统的负载来设置。如果线程池中的线程数量过多，会导致线程之间的竞争，从而降低整体效率。如果线程池中的线程数量过少，会导致任务等待线程的时间过长，从而影响整体效率。因此，我们需要根据实际情况来设置线程池的大小。

2.使用线程池中的线程复用原理。线程池中的线程是可以复用的，当一个线程执行完任务后，它并不会立即销毁，而是会等待下一个任务的到来。因此，我们可以通过复用线程来避免线程阻塞。具体来说，我们可以将任务分为两类：CPU密集型任务和IO密集型任务。对于CPU密集型任务，我们可以设置线程池的大小为CPU核心数的两倍；对于IO密集型任务，我们可以设置线程池的大小为CPU核心数的四倍。

import concurrent.futures
import time

# 定义一个IO密集型任务
def io_task(n):
    time.sleep(1)
    return n * n

# 定义一个CPU密集型任务
def cpu_task(n):
    for i in range(10000000):
        n += 1
    return n

# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
    # 提交IO密集型任务
    io_futures = [executor.submit(io_task, i) for i in range(8)]
    # 提交CPU密集型任务
    cpu_futures = [executor.submit(cpu_task, i) for i in range(8)]

    # 获取IO密集型任务的结果
    io_results = [f.result() for f in io_futures]
    print(io_results)

    # 获取CPU密集型任务的结果
    cpu_results = [f.result() for f in cpu_futures]
    print(cpu_results)